精确的环境感知是实现自主代客泊车(automated valet parking,AVP)功能的基础,传统的AVP系统主要依赖于单车的感知,但随着场端智能技术的不断发展,车端与场端之间协同交互成为自主代客泊车落地的必然趋势。本文提出了一种基于V2X车场协...精确的环境感知是实现自主代客泊车(automated valet parking,AVP)功能的基础,传统的AVP系统主要依赖于单车的感知,但随着场端智能技术的不断发展,车端与场端之间协同交互成为自主代客泊车落地的必然趋势。本文提出了一种基于V2X车场协同的地下停车场全域感知方法,该方法将地下停车场的全域感知问题转化为大规模图模型的构建与优化问题。通过输入场端激光雷达、摄像头的传感器信息以及智能网联车的感知数据,以车辆位姿为节点,建立多种边约束关系。为了提高感知精度,本文提出了一种融合车道级地图信息的大规模图模型方法,通过将停放车辆作为半静态信息约束,并结合车道级地图信息构建横向约束,在求解过程中引入滑动窗口以减小图模型的规模,最终以地图形式输出感知结果供车端使用。通过仿真实验和在占地面积为2 500 m^(2)以上的地下停车场场景中进行实地实验,结果表明,该方法显著提升了在复杂停车场环境下的感知能力,实现了地下停车场的全域感知。展开更多
【背景】现有共享泊位分配信息化平台对动态随机需求难以即时响应,鲜有针对用户需求差异化进行泊位分配,且平台收益具有一定优化空间。【目标】构建并求解考虑供需异质性的共享泊位滚动时域分配模型,优化停车资源配置及社会总效益。【...【背景】现有共享泊位分配信息化平台对动态随机需求难以即时响应,鲜有针对用户需求差异化进行泊位分配,且平台收益具有一定优化空间。【目标】构建并求解考虑供需异质性的共享泊位滚动时域分配模型,优化停车资源配置及社会总效益。【方法】基于经典共享泊位分配模型框架,综合考虑停车供需异质性及低碳效益,制定“按需租用”策略,设计人工鱼群-遗传算法(Artificial Fish Shoal-Genetic Algorithm,AFSA-GA),利用Matlab进行数值仿真实验。【数据】重庆市沙坪坝区龙湖好城时光居民小区停车场总泊位数、空闲泊位数及其时空间特征。【结论】模型可实现泊位周转率近80%,用户接受率、请求时段接受率约90%,低碳收益占比约6.56%;与传统模型相比,可节省一定的车位租用成本,具有更高的系统收益,且泊位周转率与传统泊位分配模型相近;通过灵敏度分析发现,随需求量增加,收益先增后减,泊位周转率从剧增转为平稳,用户接受率、请求时段接受率降低速度逐渐加剧。【应用】该研究结果可为共享平台进行停车分配与管理决策提供理论参考。展开更多
文摘精确的环境感知是实现自主代客泊车(automated valet parking,AVP)功能的基础,传统的AVP系统主要依赖于单车的感知,但随着场端智能技术的不断发展,车端与场端之间协同交互成为自主代客泊车落地的必然趋势。本文提出了一种基于V2X车场协同的地下停车场全域感知方法,该方法将地下停车场的全域感知问题转化为大规模图模型的构建与优化问题。通过输入场端激光雷达、摄像头的传感器信息以及智能网联车的感知数据,以车辆位姿为节点,建立多种边约束关系。为了提高感知精度,本文提出了一种融合车道级地图信息的大规模图模型方法,通过将停放车辆作为半静态信息约束,并结合车道级地图信息构建横向约束,在求解过程中引入滑动窗口以减小图模型的规模,最终以地图形式输出感知结果供车端使用。通过仿真实验和在占地面积为2 500 m^(2)以上的地下停车场场景中进行实地实验,结果表明,该方法显著提升了在复杂停车场环境下的感知能力,实现了地下停车场的全域感知。
文摘【背景】现有共享泊位分配信息化平台对动态随机需求难以即时响应,鲜有针对用户需求差异化进行泊位分配,且平台收益具有一定优化空间。【目标】构建并求解考虑供需异质性的共享泊位滚动时域分配模型,优化停车资源配置及社会总效益。【方法】基于经典共享泊位分配模型框架,综合考虑停车供需异质性及低碳效益,制定“按需租用”策略,设计人工鱼群-遗传算法(Artificial Fish Shoal-Genetic Algorithm,AFSA-GA),利用Matlab进行数值仿真实验。【数据】重庆市沙坪坝区龙湖好城时光居民小区停车场总泊位数、空闲泊位数及其时空间特征。【结论】模型可实现泊位周转率近80%,用户接受率、请求时段接受率约90%,低碳收益占比约6.56%;与传统模型相比,可节省一定的车位租用成本,具有更高的系统收益,且泊位周转率与传统泊位分配模型相近;通过灵敏度分析发现,随需求量增加,收益先增后减,泊位周转率从剧增转为平稳,用户接受率、请求时段接受率降低速度逐渐加剧。【应用】该研究结果可为共享平台进行停车分配与管理决策提供理论参考。
